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如何学习Kubernetes

2020年03月03日

简介

Kubernetes 学习路径

所谓学习,就是要能回答几个基本问题:

  1. kubectl 创建 Pod 背后到底发生了什么? 这个问题 对于一个java 工程师来说,就像“在浏览器里输入一个url之后发生了什么?” 一样基础。再进一步就是 自己从kubectl 到crd 实现一遍。

  2. github kubernetes community

好文章在知识、信息概念上一定是跨层次的,既有宏观架构,又有微观佐证。只有原理没有代码总觉得心虚,只有代码没有原理总觉得心累。从概念过渡到实操,从而把知识点掌握得更加扎实

声明式应用管理

Kubernetes 是一个“数据库”吗?Kubernetes 里面的绝大多数功能,无论是 kubelet 执行容器、kube-proxy 执行 iptables 规则,还是 kube-scheduler 进行 Pod 调度,以及 Deployment 管理 ReplicaSet 的过程等等,其实从总体设计上都是在遵循着我们经常强调过的“控制器”模式来进行的。即:用户通过 YAML 文件等方式来表达他所想要的期望状态也就是终态(无论是网络、还是存储),然后 Kubernetes 的各种组件就会让整个集群的状态跟用户声明的终态逼近,最终达成两者的完全一致。这个实际状态逐渐向期望状态逼近的过程,就叫做 reconcile(调谐)。而同样的原理,也正是 Operator 和自定义 Controller 的核心工作方式。

声明式应用管理的本质:Infrastructure as Data/Configuration as Data,这种思想认为,基础设施的管理不应该耦合于某种编程语言或者配置方式,而应该是纯粹的、格式化的、系统可读的数据,并且这些数据能够完整的表征使用者所期望的系统状态。这样做的好处就在于,任何时候我想对基础设施做操作,最终都等价于对这些数据的“增、删、改、查”。而更重要的是,我对这些数据进行“增、删、改、查”的方式,与这个基础设施本身是没有任何关系的。

这种好处具体体现在 Kubernetes 上,就是如果我想在 Kubernetes 上做任何操作,我只需要提交一个 YAML 文件,然后对这个 YAML 文件进行增删改查即可。而不是必须使用 Kubernetes 项目的 Restful API 或者 SDK 。这个 YAML 文件里的内容,其实就是 Kubernetes 这个 IaD 系统对应的 Data(数据)。Kubernetes 从诞生起就把它的所有功能都定义成了所谓的“API 对象”,其实就是定义成了一份一份的 Data。Kubernetes 本质上其实是一个以数据(Data)来表达系统的设定值、通过控制器(Controller)的动作来让系统维持在设定值的调谐系统

既然 Kubernetes 需要处理这些 Data,那么 Data 本身不是也应该有一个固定的“格式”这样 Kubernetes 才能解析它们呢?没错,这里的格式在 Kubernetes 中就叫做 API 对象的 Schema。Kubernetes 为你暴露出来的各种 API 对象,实际上就是一张张预先定义好 Schema 的表(Table)。而我们绞尽脑汁编写出的那些 YAML 文件,其实就是对这些表中的数据(Data)进行的增删改查(CURD)。唯一跟传统数据库不太一样的是,Kubernetes 在拿到这些数据之后,并不以把这些数据持久化起来为目的。

如果你从一个“数据库”的角度重新审视 Kubernetes 设计的话

  1. 数据模型 - Kubernetes 的各种 API 对象与 CRD 机制
  2. 数据拦截校验和修改机制 - Kubernetes Admission Hook
  3. 数据驱动机制 - Kubernetes Controller/Operator
  4. 数据监听变更与索引机制 - Kubernetes 的 Informer 机制

随着 Kubernetes 基础设施越来越复杂,第三方插件与能力越来越多,社区的维护者们也发现 Kubernetes 这个“数据库”内置的“数据表”无论从规模还是复杂度上,都正在迎来爆炸式的增长。所以 Kubernetes 社区很早就在讨论如何给 Kubernetes 设计出一个“数据视图(View)”出来。阿里正在推 (OAM)及 oam-kubernetes-runtime

通用实现

除apiserver/kubectl 之外(kubelet 类似,但更复杂些),与api server 通信的Controller/Scheduler 的业务逻辑几乎一致

  1. 组件需要与apiserver 交互,但核心功能组件不直接与api-server 通信,而是抽象了一个Informer 负责apiserver 数据的本地cache及监听。Informer 还会比对 资源是否变更(依靠内部的Delta FIFO Queue),只有变更的资源 才会触发handler。因为Informer 如此通用,所以Informer 的实现在 apiserver 的 访问包client-go 中在k8s推荐的官方java库中,也支持直接创建Informer 对象
  2. 组件 全部采用control loop 逻辑
  3. 组件 全部内部维护一个 queue队列,通过注册Informer事件 函数保持 queue数据的更新 或者说 作为队列的生产者,control loop 作为队列的消费者。
  4. 通过Informer 提供过的Lister 拥有遍历数据的能力,将操作结果 重新通过kubeclient 写入到apiserver

从技术实现角度的整体设计

A few things I’ve learned about Kubernetes 值得读三遍

47 advanced tutorials for mastering Kubernetes 设计k8s 的方方面面,未详细读

从单机到集群到调度

一个逻辑链条是 kubelet ==> api server ==> scheduler。当你一想k8s有点懵的时候,可以从这个角度去发散。

  1. the “kubelet” is in charge of running containers on nodes
  2. If you tell the API server to run a container on a node, it will tell the kubelet to get it done (indirectly)
  3. the scheduler translates “run a container” to “run a container on node X”

kubelet/api server/scheduler 本身可能会变,但它们的功能以及 彼此的交互接口 不会变的太多,it’s a good place to start

源码包结构

kubernetes源码解读——源码结构

  1. pkg是kubernetes的主体代码,里面实现了kubernetes的主体逻辑
  2. cmd是kubernetes的所有后台进程的代码,主要是各个子模块的启动代码,具体的实现逻辑在pkg下
  3. plugin主要是kube-scheduler和一些插件

源码地址 kubernetes/kubernetes

go get -d k8s.io/kubernetes
cd $GOPATH/src/k8s.io/kubernetes

然后使用ide 工具比如goland 等就可以打开Kubernetes 文件夹查看源码了。

感觉你 go get github.com/kubernetes 也没什么错,但因为代码中 都是 import k8s.io/kubernetes/xxx 所以推荐前者

实践

两个基本工作

  1. 应用容器化

  2. 编排自动化

美团点评Kubernetes集群管理实践 笔者从中得到一个启发就是,整个kubernetes 的实践是分层次的。

一个充分支持扩展的系统

Kubernetes 本身就是微服务的架构,虽然看起来复杂,但是容易定制化,容易横向扩展。在 Kubernetes 中几乎所有的组件都是无状态化的,状态都保存在统一的 etcd 里面,这使得扩展性非常好,组件之间异步完成自己的任务,将结果放在 etcd 里面,互相不耦合。有了 API Server 做 API 网关,所有其他服务的协作都是基于事件的,因而对于其他服务进行定制化,对于 client 和 kubelet 是透明的

k8s涉及的组件 功能交付方式  
kubectl binary,用户直接使用  
kubelet binary,提供http服务  
cri-shim grpc server  
csi grpc server  
cni plugin binary,程序直接使用 binary 放在约定目录,需要安装到所有Node节点上
adminssion controller webhook  
Scheduler plugin 被编译到Scheduler中  
Operator binary,以容器方式运行在Kubernetes 集群中
通过扩展API server支持与kubectl 交互
 
Ingress Controller pod 部署在 Kubernetes 集群里,根据api server 中Ingress 数据做出处理即可  
metric server 以Deployment 方式运行  
cadvisor 以源码包方式被集成在 kubelet里